Сглаживание этикеток

Сглаживание меток — это метод, используемый в глубоком обучении для регуляризации процесса обучения нейронной сети. Этот метод используется, чтобы избежать переобучения за счет уменьшения зависимости модели от правильных меток во время процесса обучения. Это работает за счет повышения уверенности модели в «неправильных» ярлыках.

В процессе обучения нейронная сеть создает распределение вероятности правильных меток для данного входа. Сглаживание меток вносит небольшую путаницу в выходные данные сети. Эта путаница побуждает модель учитывать и "неправильные" метки, снижая вероятность переборки.

Сглаживание меток особенно полезно при обучении сети на данных с большими расхождениями между классами. Например, сеть, обученная на наборе данных со 100 положительными выборками и 1 отрицательной, скорее всего, будет очень сильно перестраиваться на положительную выборку после нескольких проходов обучения. Применение сглаживания меток уменьшит уверенность, с которой модель выбирает положительную метку, повышая ее обобщенность.

Сглаживание меток можно применять двумя способами. Первый — применить постоянное количество сглаживания к каждой этикетке. Это достигается за счет добавления небольшой части равномерного распределения на каждую этикетку. Другой способ — применить различные уровни сглаживания к каждой метке в зависимости от того, насколько сеть уверена в правильной классификации. Например, к очень точной метке будет применен высокий уровень сглаживания, тогда как к более неопределенной метке будет применен меньший уровень сглаживания.

Сглаживание меток - это широко используемая техника для улучшения производительности моделей глубокого обучения. Его использование в сочетании с другими методами регуляризации, такими как ранняя остановка и отсев, может помочь еще больше снизить переподгонку и улучшить обобщение модели.